여행 마케팅 분야에서 브이로그와 같은 동영상 기반 소셜미디어 컨텐츠의 중요성이 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응 및 참여 행동을 향상시키는 콘텐츠 특징에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구는 유튜브 여행 콘텐츠의 나타난 감정이 시청자 참여 행동, 특히 "좋아요"와 "댓글" 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 본 논문에서는 방문자 수가 높은 세계 8개 관광도시에 관한 여행 관련 유튜브 동영상 4,619개의 나래이션을 머신러닝으로 추출하여 텍스트화 한 후 음이항 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 긍정 감정 및 부정의 감정 모두 "좋아요" 수에 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 동영상에서 나타난 긍정적인 감정과 부정적인 감정이 각각 높을수록 더 많은 시청자들이 "좋아요"를 클릭하는 것으로 나타났다. 댓글 수에 측면에서는 부정적인 감정만 유의한 영향을 보인 반면 긍정적인 감정은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 경험재인 여행 상품의 고유한 특성을 고려할 때 유튜브에서 시청자 참여를 높이고자 하는 마케터들에게 어떠한 동영상 특징이 "좋아요"와 댓글등의 참여 행동을 유도할 수 있는지를 이해하고 전략 수립에 도움을 준다는 면에서 시사하는 바가 크다. 또한 소셜 미디어, 특히 유튜브의 맥락에서 시청자 참여도에 미치는 감정의 영향력을 검증하였다. 향후에는 감정에 대한 긍정-부정의 분류를 넘어 특정 감정이 참여도에 미치는 영향에 대한 고찰을 통해 소셜 미디어 동영상에 나타난 감정의 역할에 대한 이해를 깊이 할 수 있을 것이다.
본 연구는 감정의 이동이나 발생과정을 알아 문학치료에 활용하고자 하는 데에 목적이 있다. 그래서 문학작품을 대할 때 인체에서 작동되는 감정의 유로에 대한 과정을 밝혀보고자 하였다. 그 결과 감정은 시어들을 읊을 때 인체에서 감정 코드들이 작동하여 서로 끌어당겨 아미노산의 위치로 집결됨을 확인하였다. 그러면서 아미노산의 합성에 촉매 역할을 하는 것이 감정이라고 판단되었다. 물론 이는 인문학적이고 융합적인 논증이며, 의학적으로 증명된 사실은 아니다. 그러나, 이러한 연구가 계속된다면 인간을 보다 건강하게 사유케 하는 데에 기여할 것으로 사료된다.
본 연구는 영어 발화에 나타난 7가지 감정들(calm, happy, sad, angry, fearful, disgust, surprised)을 분석하고자 감정발화(672개)와 감정중립 발화(48개)와의 운율적 거리를 측정하였다. 이를 위해 외국어 발음평가에 사용되었던 방법을 적용하여 음의 높낮이(Hz), 음의 강도(dB), 음의 길이(sec)와 같은 운율의 3요소를 유클리디언 거리로 계산하였는데 기존연구에서 더 나아가 유클리디언 거리계산 정규화 방법, z-score 방법 그리고 z-score 정규화 방법을 추가해 총 4가지 그룹(sqrF0, sqrINT, sqrDUR; norsqrF0, norsqrINT, norsqrDUR; sqrzF0, sqrzINT, sqrzDUR; norsqrzF0, norsqrzINT, norsqrzDUR)의 방법을 분석에 사용하였다. 그 결과 인지적 측면과 음향적 측면의 분석 모두에서 유클리디언 운율거리를 정규화한 norsqrF0, norsqrINT, norsqrDUR이 일관성 있게 가장 효과적인 측정방법으로 나타났다. 유클리디언 거리계산 정규화 방법으로 감정발화와 감정중립 발화를 비교했을 때, 전반적으로 감정에 따른 운율의 변화는 음의 높낮이(Hz)가 가장 크고 그다음 음의 길이(sec), 그리고 음의 강도(dB)가 가장 작게 나타났다. Tukey 사후검증 결과 norsqrF0의 경우 calm
본 논문은 MMORPG 게임플레이 경험에서 사용자의 행동패턴(Behavior Pattern)과 감정요소(Emotion Factors)간의 관계를 규명하여 사용자의 플레이 가능성(Play Capability)을 실증적으로 설계하기 위한 방법에 관한 것이다. 게임플레이 프로세스와 감정요소 도출을 모델링하기 위해 인지심리학적 측면(Process of Ruled-Based Systems on Cognitive Science Approach)에서 선행를 고찰하였다. 퀘스트(Quest)기반의 RPG게임내 특정상황에서 유저의 인지적 감정상태를 도출하기 위해 게임플레이 과정에서 생성되는 유저의 감정반응을 게임 설계과정에서 적용할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 이러한 방법은 게임플레이 설계시 유저의 주류행동에 대한 통제 뿐만 아니라 비주류행동에 대한 감정상태의 실시간적 대응이 가능할 것으로 본다. 따라서 본 논문의 결과는 게임플레이 설계시 게임플레이 가능성을 향상시키기 위한 감정 분석 구조(Analytic Framework)를 제시함에 있어 의의를 갖는다.
이 글은 작년 하반기 아이유 4집 앨범 발매 이후 벌어진 일련의 상황을 사례 삼아 최근 걸 아이돌에 대한 부정적인 대중 감정의 내용과 논리를 드러내고자 했다. 그간 팬덤 연구의 흐름은 스타에 대한 동일시와 그에 기반을 둔 팬덤 커뮤니티 형성에 초점을 맞추었지만 최근 '안티팬덤'이나 연예인에 대한 '악플' 현상은 이들에 대한 적의나 샤덴프로이데(타인의 불행을 기뻐하는 감정)와 같은 부정적 감정을 다루어야 할 필요를 제기한다. 샤덴프로이데는 공적 평등과 사적 소유 간 모순을 특징으로 하는 근대 자유주의에서 배태되어 '능력주의'를 중심으로 이 모순을 극대화하는 신자유주의에서 심화되는 사회적 감정이다. 오늘날 연예인은 종종 샤덴프로이데의 대상이 되는데, 이는 연예인이 본질적인 자질보다 '유명하다는 이유로 유명해지는' 방식으로 존재하게 된 상황과 관련이 있다. 또한 샤덴프로이데는 남녀 연예인에게 다르게 작동한다. 근대에 이르러 존재 자체가 남성의 사적 소유물로 위치되었던 여성의 '성공'은 섹슈얼리티를 이용한 '불공정한 자원 획득'으로 여겨지기 때문이다. 이는 현재 한국 사회에 만연한 '여성혐오' 문화의 배경이기도 한데, 이러한 맥락에서 아이유의 '여동생 아이돌 아티스트'로서의 성공은 젠더화된 샤덴프로이데의 적절한 대상이 된다. '페도필리아(소아성애증)'라는 명명은 작금의 여성주의 성폭력 정치가 직면한 교착상태를 반영하는 측면이 있지만, 아동성폭력/학대의 구조적 원인에 관심을 두게 하기보다 개인의 유명세에 흠집을 내는 추문으로서 작동한다. '아이유 사태'에서 '페도필리아' 규정의 작동 방식을 '성 정치의 샤덴프로이데화'로 본 것은 이 때문이다. 결과적으로 이 용어는 연예인 주가의 상승과 하락을 반복하며 장을 넓혀나가는 연예인 경제 지속에 기여하게 된다.
최근 영상 콘텐츠를 통해 영상물의 메시지뿐 아니라 메시지의 형식을 통해 전달된 감정이 시청하는 사람의 심리 상태에 영향을 주고 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠의 감정을 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있고 본 논문에서는 대중적인 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 유튜브 영상을 7가지의 감정 카테고리로 분류하는 여러 개의 영상 데이터 중 각 영상 데이터에서 오디오와 이미지 데이터를 각각 추출하여 학습에 이용하는 멀티 모달 방식 기반의 영상 감정 분류 모델을 제안한다. 사전 학습된 VGG(Visual Geometry Group)모델과 ViT(Vision Transformer) 모델을 오디오 분류 모델과 이미지 분류 모델에 이용하여 학습하고 본 논문에서 제안하는 병합 방법을 이용하여 병합 후 비교하였다. 본 논문에서는 기존 영상 데이터 감정 분류 방식과 다르게 영상 속에서 화자를 인식하지 않고 감정을 분류하여 최고 48%의 정확도를 얻었다.
본 연구의 목적은 웹페이지 배경과 브랜드가 소비자의 감정과 점포이미지에 미치는 영향을 조사하는데 있으며, 또한 소비자의 감정과 점포이미지가 소비자 행동의도에 미치는 영향을 조사하는데 있다. 본 연구는 가상의 웹싸이트를 활용하여 2 (웹페이지 배경: 유 vs. 무) $\times$ 2 (브랜드: 인지도 고 vs. 저) 집단간 실험설계를 하였다. 382명의 응답이 가설검증을 위한 연구결과 분석에 사용되었다. 본 연구의 결과를 살펴보면, 웹페이지 배경이 소비자의 긍정적 감정과 점포이미지에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 브랜드의 경우 인지도가 점포이미지에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 구조방정식 모형의 유의미한 결과를 살펴보면, 긍정적 감정이 점포이미지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며 점포이미지가 소비자 행동에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이론적 측면에서 온라인 환경에 대한 연구분야에 공헌하였으며, 마케팅적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 ICA(Independent Component Analysis)-Factorial 표현 방법을 이용하여 얼굴감정인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출과 인식단계에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리를 이용하여 얼굴감정을 인식한다. 이 방법의 유용성을 설명하기 위해 6개의 기본감정(행복, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴데이터베이스를 구축하고, 기존의 방법인 Eigenfaces, Fishefaces와 비교하여 좋은 인식성능을 보이고자 한다.
컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.
본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 Independent Component Analysis(ICA)-factorial 표현방법을 이용하여 얼굴감정 인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출 과정과 인식과정에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리에 근거한 K-Nearest Neighbor 알고리즘으로 얼굴감정을 인식한다. 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴 감정 데이터베이스를 구축하고 실험해본 결과 기존의 방법보다 좋은 인식 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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